Las organizaciones que manejan cuestionarios de seguridad a menudo enfrentan dificultades con la procedencia de las respuestas generadas por IA. Este artículo explica cómo construir una canalización de evidencia transparente y auditable que capture, almacene y vincule cada pieza de contenido producido por IA a sus datos fuente, políticas y justificación. Al combinar la orquestación de LLM, el etiquetado mediante grafos de conocimiento, registros inmutables y verificaciones automáticas de cumplimiento, los equipos pueden proporcionar a los reguladores una ruta verificable sin perder la velocidad y precisión que brinda la IA.

Los modelos de lenguaje grande multimodales (LLM) pueden leer, interpretar y sintetizar artefactos visuales—diagramas, capturas de pantalla, paneles de cumplimiento—transformándolos en evidencia lista para auditoría. Este artículo explica la arquitectura tecnológica, la integración de flujos de trabajo, consideraciones de seguridad y el ROI real de usar IA multimodal para automatizar la generación de evidencia visual en cuestionarios de seguridad.